基于排序优先经验回放的竞争深度Q网络学习

来源：计算机应用研究杂志2020年第2期北京时间：

作者：周瑶瑶,李烨,

单位：上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093；

摘要：为减少深度Q网络（DQN）算法的训练时间，采用结合优先经验回放机制与竞争网络结构的DQN方法，针对Open AI Gym平台cart pole和mountain car两个经典控制问题进行研究，其中经验回放采用基于排序的机制，而竞争结构中采用深度神经网络。仿真结果表明，相比于常规DQN算法、基于竞争网络结构的DQN方法和基于优先经验回放的DQN方法，该方法具有更好的学习性能，训练时间最少。同时，详细分析了算法参数对于学习性能的影响，为实际运用提供了有价值的参考。

关键词：强化学习,深度Q网络,竞争网络,排序优先经验回放,